基于PSO算法与Dropout的改进CNN算法

摘要：

设计卷积升级网络结构,引入PSO算法减小了误差的反向传播,避免了滞后误差与图像的过拟合,提高了收敛速度.将该方法应用到数据集HCL2000和 MNIST上,并进行了与 WCNN、MLP-CNN、SVM-ELM的实验对比,证明了改进算法的正确性.

关键词：粒子群算法、CNN、Dropout、过拟合

所属期刊栏目：40

分类号：TP311;TP183(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技厅科技发展计划基金资助项目20160203010GX

在线出版日期：2020-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：26-30